基于显著性检测与权重映射的可见光与红外图像融合算法

为了解决当前可见光(VI)与红外(IR)图像融合中易出现信息丢失,以及存在伪影等问题,提出了一种显著性检测耦合权重映射结合的VI与IR图像融合算法。分别对VI和IR图像进行二尺度分解,得到基础层和细节层。为了提高VI和IR融合效果,定义了一种显著性特征检测方法,在每个源图像上应用均值滤波以减小像素与其相邻像素之间的强度变化,以完成平滑处理。再借助中值滤波来消除每个源图像中的噪声与伪影,较好地保留图像边缘。并通过取均值和中值滤波输出的差异来计算图像的显著性特征,以突出边缘和直线等显著性信息。然后,通过对显著性检测结果完成归一化处理,以构建权重映射,为细节层分配合适的权重。再将基础层和细节层采用不同的规则进行融合,其中,联合权重映射与细节层,得到最终的细节信息,并借助平均融合规则来完成基础层的融合。最后,利用最终基础层和细节层的线性组合来构造新图像。实验表明,与当前多尺度图像融合技术相比,所提算法仅采用两尺度分解,显著提高了融合效率,而且得到的融合图像具有更好融合质量,有效消除了伪影,在融合过程中的信息丢失量更少。     

基于中智理论与方向α-均值的图像边缘检测算法

为了提高边缘检测算法对目标边缘细节的保持能力和降低噪声导致的伪边缘等问题,设计了一种基于中智理论与方向α-均值的边缘检测方案。首先,基于中智理论,将图像转换为中智图像,通过真实性、不确定性和虚假性3个要素来表示中智图像,提高了噪声等不确定性信息的表达能力;然后,为了有效地去除了噪声并保持边缘细节,计算中智图像像素的方向掩模,并通过方向平均函数定义了一种方向α-均值算子,并利用生成的方向α-均值算法对图像进行各向异性滤波;最后,构建了一种迭代方程,通过判断梯度的阈值来确定图像像素是否为边缘像素,从而完成边缘检测。实验表明,与当前流行的边缘检测算法比较,所提方法能够更为准确地检测出目标边缘,在不同噪声水平干扰下,其检测结果中所含的伪边缘与不连续边缘信息更少。     

基于质量度量与颜色校正的多曝光图像融合算法

针对当前多曝光图像融合过程的图像质量属性选择不当,易导致颜色失真与丢失细节等问题,设计了一种质量度量耦合颜色校正的多曝光图像融合算法。首先,选择3种最显著的图像质量属性(对比度、饱和度和亮度)作为度量方式;然后,利用线性组合将得到的3种质量属性进行成加权组合,并采用幂函数来控制每个属性的影响,将较低的权重值赋予曝光不足和曝光过度的像素,消除具有视觉效果不佳的像素,从而有效保留正常的曝光像素及其明亮的颜色与细节;随后,将不同曝光图像加权组合的特征进行Laplacian金字塔分解,经过归一化权重映射后,对其进行不同系数的多分尺度融合,完成多曝光图像融合。为了避免颜色失真与细节丢失,采用基于局部饱和度的颜色校正方法来改善图像质量。实验数据表明,与当前多曝光图像融合方案相比,所提算法具有更高的融合视觉质量,可以更好地保持图像细节和校正曝光融合图像的颜色。     

基于空-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法

为了有效控制红外弱小目标检测过程中的虚警率,提高复杂云背景下的目标检测准确度,提出了基于空域-频域映射与虚警抑制的弱小目标检测算法。根据红外中心像素不同方向上的强度值,构建了方向最大中值滤波器,有效消除噪声;并利用中心像素与其邻域像素的强度差异,形成背景抑制滤波,充分增强弱小目标;考虑云区域的特有属性,联合非线性滤波,定义了云区域识别机制,提取空域映射;引入Butterworth差异低通滤波器,对去噪图像中的显著目标完成初步识别;基于其幅度信息,进行显著目标的精细检测;再利用细显著性检测结果,计算阈值,利用二值分割方法来获取去噪红外图像的频域映射;联合空域映射与频域映射,提取红外图像中的候选目标;根据真实动目标与虚警之间的运动特征差异,利用多尺度改进的管道滤波来抑制虚警,准确识别出真实目标。实验数据表明,相对于已有的弱小目标识别方案,所提方案能够准确地识别出真实目标,拥有更好的ROC特性曲线。     

基于强度-梯度映射与多方向中值滤波的红外弱小目标检测算法

为了能够在复杂环境下准确定位出弱小目标,依据目标的高斯形状特性,设计了强度-梯度映射耦合多方向中值滤波的 红外弱小目标检测算法。 首先,根据红外图像在 4 个不同方向的强度均值,对经典的中值滤波进行改进,以有效抑制复杂背景 中的噪声。 再基于弱小目标的中心像素,获取整个红外图像的强度信息。 将红外图像沿着半径方向分割为 4 个子块,并建立每 个子块的极坐标系统,以计算其对应的梯度值。 依据最大与最小梯度值的比率,得到整个红外图像的梯度信息。 再将强度与梯 度信息实施融合,得到背景抑制图像,以增强红外弱小目标。 最后,利用强度-梯度映射中的非零像素均值来计算阈值,对背景 抑制图像实施分割,准确定位弱小目标。 测试数据显示,与已有的红外弱小目标检测方案相比,所提算法具备更高的检测准确 性,可完整地识别出目标,呈现出更为理想的 ROC(receiver operating characteristic)曲线。     

血管内超声图像序列的自动降噪方法

提出一种血管内超声图像序列的自动降噪方法。首先对图像序列中每帧图像进行中值滤波,抑制图像脉冲干扰及斑点噪声,保护边缘少受模糊,然后采用图像序列均值滤波方法抑制图像加性随机噪声,提高图像信噪比,并利用小波软阈值降噪的多尺度分析特性,对均值图像的细节加以分辨,再结合算术运算得到最终降噪效果。对比中值滤波、小波软阈值降噪等传统滤波方法,提方法能得到更好的降噪效果;利用所提方法对连续不同帧数血管内超声图像进行降噪处理,当图像帧数为10时,图像序列的降噪效果更好;通过峰值信噪比、降噪时间和边缘检测效果的对比,可以发现本文所提方法能改善降噪效果、提高边缘检测的准确度,保证降噪效率。     

自适应保细节中值滤波算法的设计与实现

为了在滤波脉冲噪声的同时更好的保护图像细节,本文将均值滤波和中值滤波结合起来,用两种不同的滤波窗口对噪声进行检测和滤波,提高其降噪性能和保边能力。     

血管内超声图像的噪声抑制与增强算法研究

针对含强背景噪声的血管内超声图像,噪声滤波和边缘增强是对血管内超声图像进一步处理的基础工作.提出一种自适应中值滤波结合改进的高通滤波的方法,有效的滤除了噪声并保持了边缘信息.Retinex增强算法可获得图像中各像素的相对明暗关系,并通过这种相对关系进行线性映射,从而增强图像且对噪声影响较小.实验结果表明,综合运用该滤波和增强方法,在滤除噪声的同时对边缘的增强有着比较满意的效果,为以后血管中外膜的提取提供了基础.     

基于复Shearlet变换耦合改进引导滤波的图像融合算法

为了提升图像融合性能,更好保留源图像信息和提高图像的空间连续性,抑制伪Gibbs效应,通过结合复Shearlet变换(CST)与引导滤波器(GF)的优点,定义了一种新的图像融合方案。首先,通过双树复小波变换(DTCWT)与Shearlet变换,构建了具有平移不变性的CST,利用CST对图像分解,输出低频、高频系数;对于低频系数,利用双尺度引导滤波融合,根据邻域像素之间的强相关性来进行权重优化,提高图像的空间连续性;而对于高频系数,利用改进的Laplacian能量和与引导滤波进行融合;最后,通过逆CST技术来获取融合图像。实验表明,与当前常用图像融合算法比较,对于LIVE数据集中任意尺寸为256×256像素的2幅多聚焦灰度图像(同一场景的左、右聚焦各一幅)而言,当Shearlet变换层数为4时,所提算法具有更好的融合视觉效果与客观评价,可较好地保留源图像的信息,且提高了融合图像的空间连续性,其融合图像的熵值、互信息以及边缘强度值更大,分别为5.97、5.88与0.72。     

改进同态滤波与多尺度融合的腐蚀图像增强

为了能够更好地判断金属腐蚀图像的腐蚀程度，针对腐蚀图像存在的亮度不高、对比度低和细节模糊等问题，提出一种改进的同态滤波与多尺度融合的腐蚀图像增强方法。首先，采用引导滤波将原始腐蚀图像分为基础图像和细节图像后加权融合，获得细节对比度增强图像；其次将原始腐蚀图像转换为HSV颜色空间，对亮度分量采用改进后的单参数分块同态滤波得到亮度增强图像，能够在减少同态滤波参数的同时，改善同态滤波亮度过度增强的现象；最后利用拉普拉斯对比度、显著性和饱和度3个权重对处理后具有优势特征的两幅图像进行多尺度融合，得到最终的增强图像。实验结果表明，本文算法的信息熵、均值、平均梯度以及标准差的平均值相较于原图分别提升了7.4%、9.8%、43.34%和29.8%,其中信息熵、平均梯度以及标准差的平均值均优于其余3种算法；本文算法能有效改善腐蚀图像整体亮度，提升暗细节对比度，提高图像质量。     

基于NSST的改进最大最小滤波与DCT-LSF的多聚焦图像融合

针对图像采集传感器的景深有限,导致采集图像的局部区域产生的失焦现象,本文提出了一种新的多聚焦图像融合算法。在NSST的框架下,对低频子带分解系数采用基于离散余弦变换(DCT)和局部空间频率(LSF)的融合规则;对高频子带分解系数则采用基于最大最小滤波结合平均滤波、中值滤波(MMAM)的融合规则;然后进行INSST重构获得融合图像。实验结果表明,与经典图像融合算法相比较,本文算法能有效融合图像的高低频子带信息,并在主客观评价方面都达到了较好的效果。     

多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合

生成对抗网络在红外与可见光图像融合领域受到广泛关注,但单路径进行融合容易丢失浅层信息、分支路特征提取 融合能力有限。提出一种基于多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法。在生成器端,利用源图像与导向滤波结 果构建3条输入路径提取更多源图像特征信息,以获得细节更丰富的融合图像;然后,卷积层加入掩码注意力机制模块,提升 显著信息的提取效率,引入密集连接和残差连接,在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像重要特征信息。在鉴别器 端,采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布,避免单鉴别器网络丢失对比度信息的模态失衡问题。在 TNO 数据集 上进行了实验,实验结果表明,所提算法在5个客观评估指标上4项取得了最好结果,优于多数主流算法,在主观评估方面,所 提算法保留了更多的纹理细节信息,具有更好的视觉效果。     

光伏电池电致发光偏振图像融合与缺陷检测

针对电致发光图像边缘模糊、纹理不清晰造成光伏电池缺陷难以定量化评估问题,提出一种基于电致发光偏振图像融合的晶硅光伏电池缺陷检测方法。首先,在分析晶硅光伏电池结构的基础上给出电致发光偏振成像的基本原理。然后,利用拉普拉斯金字塔对获取的红外光强图像与偏振度图像进行分解、引导滤波对高频细节成分进行增强,通过区域能量最大、区域能量加权平均规则对高低频部分进行融合。最后搭建短波红外偏振检测平台开展晶硅光伏电池缺陷检测实验。结果表明,偏振成像可以凸显光伏电池缺陷图像的轮廓边缘和纹理细节,融合图像 中光伏电池缺陷特征更加突出,信息熵、标准差等客观评价指标显著提高,验证了方法的有效性。     

基于拉普拉斯分解耦合亮度调节的可见光与红外图像融合算法

为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用 图像的亮度特征来融合可见光与红外图像。 借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息。 并利用图像 的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图 层。 基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层。 再利用拉普拉 斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合。 实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具 备更为丰富的细节特征。     

基于区域聚焦特性的多聚焦图像融合算法

针对现有多聚焦图像融合算法存在的伪影和信息残留问题,提出了一种依据图像聚焦特性,最大程度保留各区域信息和清晰度的算法。首先,通过区域检测得到聚焦区域决策图,利用该决策图进行初始融合和边界提取,得到边界区域决策图;其次,利用ACS网络学习多聚焦图像的融合规则,生成网络融合图;最后,根据边界区域决策图对初始融合图和网络融合图进行加权求和,得到最终的融合图像。实验结果表明：该算法在聚焦区域和边界区域都优于其它比较算法,各项评估指标分别提高4.8%和1.5%以上;同时主观效果更符合HVS。实验证明了在保留源图像的细节信息和避免各个区域的视觉伪影上,该算法都能取得很好的效果。     

用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络

为了解决当前红外与可见光图像融合算法中易出现场景信息缺失、目标区域细节模糊、融合图像不自然等问题,提出一 种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络(ARDFusion)。 本文整体架构是一种自编码器网络,首先,利用存在 最大池化层的编码器对源图像进行多尺度特征提取,然后,利用注意力残差密集融合网络分别对多个尺度的特征图进行融合, 网络中的残差密集块可以连续存储特征并且最大程度地保留各层特征信息,注意力机制可以突出目标信息并获取更多与目标、 场景有关的细节信息。 最后,将融合后的特征输入到解码器中,通过上采样和卷积层对特征进行重构,得到融合图像。 本文提 出了一种用于红外与可见光图像融合的注意力残差密集融合网络,实验结果表明,较已有文献的其他典型融合算法,具有较好 的融合效果,能够更好地保留可见光图像中的光谱特性且红外目标显著,并在主观评价和客观评价方面都取得了较好的融合 性能。     

W变换和NSCT相结合的多聚焦图像融合方法

图像的多尺度分解技术和融合规则是决定多聚焦图像融合效果的关键因素。k次W系是一类以k次多项式和k次分段多项式为基函数的新的混合正交函数系统,对应的W变换是一种具有正交性和精确重构性的有效多分辨分析工具。结合W变换的多尺度特点和非子采样方向滤波器组变换的多方向性,提出了一种新的基于W变换和非子采样方向滤波器组(NSDFB)的多尺度多方向变换。该变换利用W变换对图像进行多尺度分解,利用二维NSDFB对W分解的高频子带系数进行方向分解,得到不同尺度不同方向的子带图像。在此基础上,提出了一种新的多聚焦图像融合算法。该算法针对多聚焦图像高频系数的特点,改进了常用简化脉冲耦合神经网络算法,并将其用于高频系数的融合规则中。实验结果表明,提出的融合方法能够有效地选择源图像中的聚焦良好区域,抑制伪影信息,产生视觉效果更好的融合图像,且在标准差、信息熵、平均梯度和空间频率等客观评价指标上都优于传统的基于Contourlet变换、非下采样Contourlet变换、离散小波变换的融合方法。     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.